XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多次重复
使用重复卷积方法
图像介绍是一种有前途但具有挑战性的方法，它填充了图像中巨大的自由形式空白区域。最近的大多数论文都集中于将蒙面的图像分成2个有效和无效元素的矩阵，从而使系统更加复杂。本文提出了一种名为Reconv的新型算法，该算法使用重复的标准卷积操作，该操作以相同的方式处理图像的有效元素和无效元素。我们建议的方法的结果重新配置，表明，与较早的方法相比，我们的系统产生的输出更适合于现实世界应用。在药物和酒精成瘾治疗和研究的背景下，该技术提供了几种独特而新兴的应用，例如治疗性视觉刺激修饰。介绍技术可以填补与成瘾相关图像中缺少的数据，例如损坏的MRI扫描或不完整的调查响应，从而增强了成瘾研究中使用的机器学习模型的预测能力。对两种数据集类型的广泛比较研究验证了我们的方法。使用PSNR，SSIM和FID等不同措施评估了建议策略的有效性。结果表明，与现有的现代方法相比，我们建议的方法在性能方面表现出色。
阐明临床光谱和重复长度在C9orf72重复扩展中的作用
摘要自发现C9ORF72重复扩张是额颞痴呆（FTD）和肌萎缩性侧面硬化症的最常见遗传原因，它越来越多地与更广泛的表型相关，包括其他类型的痴呆，运动障碍，运动障碍，精神病，精神症状和缓慢的进步FTD。鉴于即将进行的临床试验，对C9ORF72相关疾病患者的迅速识别至关重要。与C9orf72重复扩张相关的引人注目的临床异质性在很大程度上无法解释。与其他重复扩张障碍相比，重复长度对表型的影响的证据尚无定论。患有C9ORF72相关疾病的患者通常具有很长的重复扩张，其中包含数百至数千个GGGGCC重复，但较小的扩张也可能具有临床意义。重复扩展导致神经变性的确切阈值未知，实验室之间的不一致的截止值为遗传咨询带来挑战。精确且大规模的重复扩展测量受到技术困难的尺寸，并在整个组织内和组织内部的重复长度变化。新颖的长阅读测序方法产生了有希望的结果，并开放了途径，以进一步研究这种令人着迷的重复扩展，阐明其长度，纯度和甲基化模式是否可能调节C9ORF72-相关疾病的临床特征。
重复治疗/高风险组合
文件要求：Molina Healthcare 保留要求提供额外文件的权利，作为其承保范围确定、质量改进和欺诈、浪费和滥用预防流程的一部分。所需文件可能包括但不限于患者记录、测试结果和订购或执行药物或服务的提供商的凭证。如果提供的文件不支持初步确定药物或服务是医疗必需品、非研究性或实验性的，并且属于会员可获得的福利范围，和/或文件显示计费模式或其他做法不适当或过度，Molina Healthcare 可能会拒绝报销或采取其他适当行动。
基因组中低拷贝重复
长度至少为 1 千碱基 (kb) 且重复序列同一性超过 90% 的 DNA 旁系同源物被归类为低拷贝重复 (LCR) 或片段重复 (SD)。它们占基因组的 6.6%，聚集在特定的基因组位点上。由于这些重复区域之间的序列同源性很高，它们可能在减数分裂期间错位，导致非等位基因同源重组 (NAHR)，并导致结构变异，例如缺失、重复、倒位和易位。当此类重排导致临床表型时，它们被归类为基因组疾病。较大基因组片段的多个副本的存在为进化提供了机会。首先，人类谱系中新基因的产生将导致人类特有的特征和适应性。其次，人类群体之间的 LCR 变异可能导致表型变异。因此，与 LCR 相关的重排倾向应该在进化优势的背景下进行解释。
可重复使用的轨道转移飞行器
在这项工作中，我们分享了我们对未来的愿景：可重复使用的轨道服务飞行器（OSV）将改变太空经济并发展新兴的在轨服务行业。可重复使用的 OSV 充当卫星的“中转航班”，提供多个在轨目的地，类似于航空业。开发可靠的可重复使用的 OSV 将扩大单颗卫星的效用，允许更换平面、逃逸轨迹、多轨道任务等。OSV 进一步实现有效载荷升级、卫星星座维护、使用寿命结束时脱轨以及轨道碎片清除。这些附加功能将可重复使用的 OSV 与单轨道任务替代方案区分开来，并增加了在轨经济机会。一旦在低地球轨道建立了 OSV 网络，就可以有效地安排会合和转移，以最大限度地减少连接之间的在轨等待时间。
16p13.11 重复女性病例报告
精神病是一种复杂的神经精神疾病，涉及感知和思维的紊乱，常常导致幻觉和妄想。由于精神病与强迫症等疾病重叠，因此诊断和治疗精神病可能具有挑战性。最近的研究集中于识别精神疾病的遗传和生化标记，这有助于更好地诊断和治疗。精神分裂症是一种精神病，具有很强的遗传成分，因此家族史对于诊断至关重要，尤其是在早发病例中。由于极早发性精神分裂症的定义不一，对其的研究有限。16p13.11 染色体区域的拷贝数变异 (CNV) 与各种神经发育障碍有关，包括智力障碍、自闭症、癫痫、注意力缺陷多动障碍和精神分裂症。 16p13.11 CNV 与这些疾病之间的联系强调了遗传学在神经发育障碍中的多方面作用。由于这些疾病通常具有共同的神经回路，影响一种疾病的遗传变异可能会影响其他疾病。患有非典型精神病表现和其他疾病的患者应接受全面评估，包括进一步的精神科、神经影像学、遗传学和其他专门的诊断测试。采取多学科方法对于确定所有促成因素和制定有效的治疗计划至关重要。本病例报告讨论了一名十二岁女性，该女性患有非常早发的精神分裂症、强迫症症状、智力障碍和 16p13.11 重复。它强调需要进一步研究和综合管理方法，以应对这种复杂且难以治疗的病例，这可以为精神病的潜在病理生理学提供有价值的见解。
重复囚徒困境的策略
数学家卡尔·西格蒙德 (Karl Sigmund) 在其 2009 年出版的《自私的演算》[7] 一书中，从博弈论的角度解答了关于自私与合作的问题。因此，很多讨论自然都与 IPD 有关。在本节中，我们将尝试从复制器动态的角度研究 IPD 博弈，并观察一些策略如何随时间演变。我们可以考虑之前在 1 中提出的 IPD。现在，由于博弈是迭代的，我们需要一种随机的方式来模拟博弈的持续时间。因此，我们可以引入一个变量 ω ∈ (0 , 1)。然后在每一轮中，以概率 ω 再次进行博弈。这可以被认为是一个几何分布，我们等待成功（游戏结束），其概率为 1 − ω 。因此，预期游戏长度为 1 1 − ω 。
通过机器学习增强重复读数
摘要 单次读出是可扩展量子信息处理的关键部分。然而，许多具有良好特性的固态量子比特缺乏单次读出能力。一种解决方案是使用重复量子非拆除读出技术，其中量子比特与辅助量子比特相关，然后读出辅助量子比特。因此，读出保真度受到测量对量子比特的反作用的限制。传统上采用阈值法，其中仅使用总光子数来区分量子比特状态，丢弃隐藏在重复读出测量的时间轨迹中的所有反作用信息。这里我们展示通过使用机器学习（ML），人们可以利用时间轨迹数据获得更高的读出保真度。ML 能够识别反作用发生的时间，并正确读出原始状态。由于信息已经被记录（但通常被丢弃），这种保真度的提高不会消耗额外的实验时间，并且可以直接应用于涉及重复读出的测量制备和量子计量应用。
有关多次脑震荡和重复的亚语头部影响的研究评论
创伤性脑损伤会引发动态和潜在的慢性病理过程，这些过程被认为使大脑在随后的头部影响1-3时更容易受到损害；因此，已经进行了许多研究，以更好地了解多个TBI的发生率，结果，治疗和预防。当具有TBI先前历史的个人维持一个或多个严重程度的其他TBI时，就会发生多个TBI。国防部将TBI定义为“外部力量的创伤引起的结构性损伤或脑功能的生理破坏” 4;因此，可以通过几种不同的机制来维持TBI，包括直接头部撞击，暴露于爆炸性爆炸或头部快速旋转加速度，例如车辆碰撞期间。大多数TBI被归类为轻度（MTBI），DOD也称为脑震荡。因此，术语MTBI和脑震荡通常可以互换使用。通过格拉斯哥昏迷量表得分为13-15，精神状态的改变（例如，混乱，迷失方向，思维放缓），最多30分钟的意识丧失或记忆力丧失持续不到24小时，具有正常结构成像结果和不包括穿透性TBI的脑震荡。6